交叉融合探前沿，学术赋能启新程

——人工智能学院特邀奥克兰理工大学马一鸣博士来校开展学术讲座

 

本网消息 为深化学科交叉融合，拓宽教职工学术视野，推动国际科研合作与人才培养提质增效，4月13日下午15:30，由英国365集团人工智能学院主办的学术交流讲座在数字安全产业研究院机房顺利举行。奥克兰理工大学马一鸣博士受邀作题为《基于变点分析的短时慢滑移事件自动检测方法》的专题讲座，人工智能学院全体教职工参会学习，讲座由人工智能学院院长余宏生主持。

余宏生院长在开场致辞中对马一鸣博士的到来表示热烈欢迎，详细介绍了马博士的学术背景、研究方向与科研成果，并强调本次学术交流对推动学院信息与计算科学、数据科学与大数据技术以及人工智能等学科交叉融合、提升科研创新能力的重要意义，鼓励全体教职工珍惜学习机会，积极交流研讨，汲取前沿学术养分。

讲座中，马一鸣博士围绕慢滑移事件的物理机制、数学建模方法与机器学习应用展开系统分享。他以“什么是慢滑移事件”为切入点，对比慢地震与常规破坏性地震的差异，深入阐释了孔隙流体对慢滑移事件发生机制的影响；随后详细解读了慢地震模拟建模、时间序列变点检测、地震数据反演分析等核心技术，介绍了基于GNSS数据的短期慢滑移事件自动检测方法，以及构建SSE事件目录、分析慢地震与破坏性地震潜在联系的最新进展。

余宏生院长在总结讲话中对马一鸣博士的精彩分享表示衷心感谢，指出本次讲座为学院师生搭建了高水平的国际学术交流平台，为学院学科建设、科研团队发展与国际化人才培养注入了新动能。他表示，学院将以此次交流为契机，持续深化与马一鸣博士团队的科研合作，探索联合培养研究生、跨学科科研攻关等合作模式，不断推动学院学科交叉融合与科研创新能力提升。

此次学术交流活动的成功举办，不仅为学院教职工带来了地震学与数据科学交叉领域的前沿成果，更搭建了国际学术交流与合作的坚实桥梁。未来，人工智能学院将持续聚焦学科前沿，常态化开展高水平学术交流，不断提升人才培养质量与科研创新水平，助力学校高质量发展。 （通讯员 李慧）

专家介绍：马一鸣，男，中国籍，博士，奥克兰理工大学程、计算机及数学科学学院数学科学系正式教职（长聘讲师；等同于助理教授）。研究领域聚焦于地震学与数据科学的交叉方向，主要包括慢地震的模拟建模、时间序列变点检测、地震数据处理与反演分析，以及机器学习在地球科学中的应用等方面。已在地球科学相关领域期刊（包括Geophysical Journal International）发表多篇研究论文，在方法与应用方面取得一定创新成果并获得国家发明专利授权，相关研究获得多项科研基金支持，并多次参加国内外学术会议开展交流。当前研究重点关注慢滑移事件（SlowSlipEvents，SSEs）的形成机制，并进一步分析慢地震与破坏性地震之间的潜在联系；另一方面也开展机器学习方法在地球科学问题中的应用研究，以提升复杂地球物理过程的识别与建模能力。围绕上述方向，正开展相关课题研究与团队建设，已培养1名硕士毕业生，现有1名博士及1名硕士研究生在读。